package week_02;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * 146. LRU 缓存机制
 * 运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制 。
 * 实现 LRUCache 类：
 * <p>
 * LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量capacity 初始化 LRU 缓存
 * int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
 * void put(int key, int value)如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，
 * 则插入该组「关键字-值」。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，
 * 从而为新的数据值留出空间。
 * <p>
 * <p>
 * 进阶：你是否可以在O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？
 * <p>
 * 示例：
 * <p>
 * 输入
 * ["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
 * [[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
 * 输出
 * [null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
 * <p>
 * 解释
 * LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
 * lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
 * lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 1
 * lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
 * lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.get(3);    // 返回 3
 * lRUCache.get(4);    // 返回 4
 * <p>
 * 来源：力扣（LeetCode）
 * 链接：https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache
 * 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
 */

public class LRUCache_146 {
    public Node head;
    public Node tail;
    public int capcity;
    public Map<Integer, Node> maps;

    public LRUCache_146(int capacity) {
        this.capcity = capacity;
        this.head = new Node();
        this.tail = new Node();
        this.maps = new HashMap<>();
        // 初始化头尾指针的互指
        // 后续元素插入则不需要处理头尾
        tail.pre = head;
        head.next = tail;
    }

    public LRUCache_146() {
        this(10);
    }

    public int get(int key) {
        if (!this.maps.containsKey(key)) return -1;
        Node cur = this.maps.get(key);
        // 如果存在删除
        this.removeFromList(cur);
        this.maps.remove(cur);
        //插入到开始
        this.insertToListHead(key, cur.value);
        return cur.value;
    }

    public void put(int key, int value) {
        if (this.maps.containsKey(key)) {
            Node node = this.maps.get(key);
            this.removeFromList(node);
            this.insertToListHead(key, value);
        } else {
            this.insertToListHead(key, value);
        }
        // 如果超容量则尾部删除
        System.out.println("key::"+key+":size::"+this.maps.size());
        if (this.maps.size() > capcity) this.removeFromList(tail.pre);
    }

    public void removeFromList(Node node) {
        node.next.pre = node.pre;
        node.pre.next = node.next;
        this.maps.remove(node.key);
    }

    public void insertToListHead(int key, int value) {
        // 头部插入节点
        Node node = new Node(key, value);
        head.next.pre = node;
        node.next = head.next;
        head.next = node;
        node.pre = head;
        this.maps.put(key, node);
    }

}
